地球化学数据处理与图件编制方法流程
地球化学技术与分析方法从样品采集到实验室分析
地球化学技术与分析方法从样品采集到实验室分析地球化学技术与分析方法在地球科学领域扮演着重要的角色，它们能够为我们提供关于地球内部结构、元素分布和环境变化等方面的重要信息。
本文将介绍地球化学技术与分析方法的整个流程，从样品采集到实验室分析。
1. 样品采集地球化学的样品可以包括岩石、土壤、水和气体等，采集样品是进行后续分析的第一步。
采集样品时，需注意选择代表性样本，并避免样品受到外界污染。
在岩石样品采集时，需注意选择适当的采样工具，以避免样品受到污染或损伤。
2. 样品处理与前处理采集回来的样品需要进行处理与前处理，以便更好地进行后续分析。
对于岩石样品，可利用机械破碎的方法将样品粉碎成适合实验的粒度。
土壤样品则需要经过筛分、干燥和研磨等步骤，以提高分析的准确性。
3. 样品制备将处理好的样品进行制备是进行地球化学分析的关键一步。
样品制备的过程中，需要根据不同的分析方法和仪器要求进行适当的加热、溶解、稀释等操作。
此外，还需要使用相应的化学试剂，以满足分析的要求。
4. 分析仪器选择与分析方法在地球化学分析过程中，选择合适的分析仪器和分析方法是十分关键的。
常用的分析仪器包括质谱仪、元素分析仪、高效液相色谱仪等。
针对具体的分析目标，选择合适的仪器和方法，可以提高分析的准确性和精确度。
5. 数据分析与结果解读实验室完成分析后，需要对得到的数据进行分析与结果解读。
地球化学数据分析可以采用统计学方法和地质化学模型等手段，以揭示样品的成分和特征。
结果解读需要结合背景知识和地质特征，对分析结果进行合理的解释与推断。
总结：地球化学技术与分析方法的流程包括样品采集、样品处理与前处理、样品制备、分析仪器选择与分析方法、数据分析与结果解读等环节。
通过这些环节的连续配合与科学操作，我们可以获得关于地球化学特征的重要信息，从而进一步了解地球的成分和演化历史。
地球化学技术的应用不仅在地质学、环境科学等学科领域起着重要作用，也为人类认识地球和解决环境问题提供了有力的依据。
地球化学涉及的基本图件制作及相关软件应用(点位图)
地球化学涉及的基本图件制作及相关软件应用（连载...）发帖之前思绪良久，本想以有声视频的形式呈现给大家，但碍于工作紧张，只能以教程的形式展现，希望带给大家些许帮助。
如有什么问题我们一起交流，我的邮箱94024716@.地球化学图件涉及内容较多，本帖将从基本的原始数据图开始，到最后的解释推断等图件，逐一展现，帖子将不定期更新，对此也希望大家支持与谅解。
说明的是各种作图软件有的需要狗和相关插件，如有需要，请联系本人。
1、点位图MAPGIS做法：设置带号是关键。
记住数据类型为6，即字符串型将预先做好的图框套入！！！根据属性表注释，建立一个新的点文件，注释文件，完成！！！为突出高值，我们在预先统计好的基础上，对高值进行特殊标注，如Cu将大于80的数据进行特殊表示，这就涉及我们刚才所要注意的属性类型，因设定的为字符串型，所以在输入数值时加引号""。
可以改变其子图类型和注释大小，颜色。
我们将注释颜色改为红色，完成。
事先说明的是该软件所做点位图只能针对单个元素进行，而且所作点位无属性。
成图格式为明码格式，进行转换。
2 地球化学图的各种做法简介在此介绍我所掌握的各种做法，仅供参考。
一、MAPGIS在DTM模块完成，设置好各项参数点确定。
标记我们这里选无，也可以选自己相要的制图幅选择数据投影变换，填好各项。
完成。
套图框强调的是，MAPGIS网格化是根据数据范围进行，而未经扩边处理，所以和原图框比较较小。
二、金维数据网格化与图框大小不合，要进行扩边处理，进行两次扩边之后，完成。
再进行各方面修饰，如色阶的修改，加责任签，图名等。
三、MRAS做法添加数据,其中需强调的是数据类型为双精度型。
后面做法同MAPGIS。
另外，GEOEXPL、GEEMS等均可做，不再赘述。
[天文地理]地球化学更新说明及操作说明
![[天文地理]地球化学更新说明及操作说明](https://img.taocdn.com/s3/m/f7924e0aa31614791711cc7931b765ce05087a95.png)
46.1 数字特征统计通过最大值、最小值、方差等基本统计量以及分级统计，以反映数据的空间分布规律。
进入RGMAPGIS系统，选择某个工作图幅进入PRB库中。
将目标图层数据（点）加入工程后即可通过常用方法菜单对这些数据进行操作。
46.1.1 基本数字特征统计选择需要统计的目标点图层：在元素选择中列出了该地球化学数据具有的元素属性，如Ag、As等，选择某个元素后，输入最高替代值和最低剔除值后，选择该组数据的统计方式（按原始值、log10、ln）进行统计，可获得具有有效元素值的所有点的基本统计量，包括对数据集中趋势、数据离散程度和数据分布形态等的统计。
在此基础上可以通过分级把数据划分成不同的级别，体现数据自身的特征，为应用研究及专题制图提供基础。
分级方法有：（1）自定义分级：根据应用目的设定各个级别的数值范围来实现分级。
（2）模式分级：按照固定模式进行分级，级差由特定的算法自动设定。
模式分级分为：等间距分级、分位数分级、等面积分级、标准差分级、自然裂变点法分级、其他分级方法（有规律的不等间距分级、按嵌套平均值分级、按面积正态分布分级）。
专题图类型有：直方图、饼图、折线图。
可以统计这组数据的频数或频率。
用户选择等间距分级并输入级数、选择专题图类型、选择统计方式后，生成专题图件如下：图件的设置：右击图形窗口，选择“图件设置”，参考“等值线图”的“数字特征图件编辑”部分内容。
图件的保存：右击图形窗口，选择“保存图件”，保存为MAPGIS工程文件：根据用户自定义的区文件（不如某个元素异常区），在该区域内对数据进行统计：选择某个区文件，确定。
点击图层，选择某个区图元：选择是，则统计该区范围内的地球化学数据的情况，弹出的对话框如下：内圈，子区内的空洞的处理：如打勾选择，则考虑子区内的空洞情况，统计地球化学点时，严格判断点是否落在区域内，若落在区域的空洞内，也认为是落在区域外边。
其他操作如第一部分，区别就是统计的是某个区内的信息，而不是所有点的信息。
四 地球化学资料的整理
Cu
植物与土壤和近地表大气尘元素对比
1、野外编录资料整理
按要求野外的各项编录，应在野外现场
标注于野外工作用图上。因此，整理资料时
要对所有的工作用图进行校对、检查。此次 野外工作用图原则上每个项目提交两套，即 一套为野外施工布置图，一套为样品、记录 表等资料清理用图（即工作底图）。
野 外 施 工 布 置 图
对所收集的记录资料的完整性要 进行系统的校对与清理。并与工作底
二 地球化学成果图 的编制
地球化学成果图是表现地球化学调查工作结论
及建议的最主要形式之一，按内容可分为成矿 预测图、元素分布图、异常图、矿产成果评价 图等；按表现方式可分为等值曲线图、色块图 等；按形式可分为平面图、剖面图和立面图。
Hg
Cd
As
Pb
Hg
Cd
As
Cr
pb
Cu
V
Fe
Pb
8. 大气降尘采样记录表1册：共 页。 9. 农作物及根系土壤样品采样记录表1册： 共 页。 10.土壤有机地球化学调查样品采样记录表1 册：共 页。 11. 水土流失点调查表 12. 水文地质调查表 13. 农业地质调查观测点记录表 14. 样品加工登记表1册：共 页。 15．野外质量检查登记表：1册(共 页)
图进行逐项逐点进行校对。
在校对无误的前提下，对记录表 格等各种野外资料进行系统的整理与 整饰，要求做到统一化、规范化、标 准化。
2、空间数据处理
主要指野外收集的GPS资料。 每个台班在完成当天的野外工 作后，GPS数据连同完善的各采样
记录表交项目现场管理人员下载航
点航迹资料。
GPS数据连同完善的各采样记录表 应保存于野外工作建立的野外GPS文件 夹中，在该文件夹里应分生产台班建
化探讲座数据处理20120212
（4）在数据校正方法上，尽可能地选择线性校正，通过简
单的计算(jì suàn)可以复原数据。。
共八十页
二、常规(chángguī)数据预处理
▲ 元素分析系统误差校正校正步骤
(1) 按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图或（累计频率）地球化
学初图。
(2) 确定具有明显的数据台阶区域，区域的确定原则是由区域->图幅->批次
低于检出限的数据取检出限的1/2, 如：<3.0=1.5
高于检出最高极限的数据取125%,如：>1000=1250
特异值（高出周边很多的但点异常值）
（1）实验室处理；（2）野外处理；（3）实际处理（背景(bèijǐng)剔除、统计及异常
保留）；4、空白值（单空点——多点平均，区空保留）
共八十页
三、数据(shùjù)统计分析
▲根据各省及示范区确定的地理投影模型，对准备各类空间数据（数据表和图形
数据）转换为统一的坐标系统(xìtǒng)，椭球参数建议采用西安80/IUUG 1975坐
标系(即长半轴：6378140米，短半轴：6356755.3041米)。
▲推荐软件系统(xìtǒng)：GeoExpl,MapGIS . MapGIS .Geoipas1.64 等
--2012年院培训(péixùn)讲座
化探资料
综合整理常规方法技术
(zīliào)
湖北省地质(dìzhì)调查院
共八十页
讲课(jiǎng kè)内容
一、化探数据来源及特点
二、常规(chángguī)数据预处理
三、常规数据统计分析
四、地球化学背景及异常确定与评价表述
五、地球化学数据处理新方法
地球化学图解应用
表示样品从地幔分离出来的时间，样品最 初起源于地幔，常用于Sm-Nd体系。常用 CHUR（球粒陨石均一储库）和DM（亏损 地幔）。
共四十七页
Sr-Nd同位素
Sr同位素常用于花岗岩类成因研究： （1）低锶花岗岩，87Sr/86Sr初始比值介于0.702～0.706
之间，为玄武岩的初始比值，一般认为是幔源型花岗 岩。（2）中等锶花岗岩，87Sr/86Sr初始比值介于0.706～ 0.719之间，这类岩石形成机制和物质来源较复杂，大 致有三种类型：①由下地壳源岩部分熔融形成；②地 幔和地壳的混熔作用形成；③导源下地壳的岩浆在上 升过程中与上地壳物质混染。又基本上可分为两段， 下段(87Sr/86Sr)i为0.706～0.712，主要由于壳幔混熔 或下地壳物质部分熔融所形成；上段(87Sr/86Sr)i为 0.712～0.719，主要导源于下地壳的岩浆在上升过程 中受到上地壳物质的混染所形成。（3）高锶花岗岩， 87Sr/86Sr初始比值大于0.719，多数属于(shǔyú)陆壳的古 老硅铝质源岩部分熔融形成，少数可能由古老花岗 岩重熔而成。
（2）采样要求
新鲜、纯净，同一露头上5块左右小块 聚合而成；重2kg（粗粒、不均匀的岩石样 品重5kg）。必须采共薄四十七页片样进行对照研究。
2、微量元素分析(fēnxī)
（1）分析要求 分析项目根据样品的用途而定，精度要求 要比元素在该岩类中的丰度值高一个数量 级，分析误差不得超过20%。单位为ppm （10-6）。
共四十七页
6、U-TH-Pb（铀-钍-铅法）年龄(niánlíng)样
（1）方法特点
半衰期较长，只适于测中生代及其以前的样品；一 组样品数据可以进行多种数学方法处理，信息量大。
（2）主要用途 用超微方法分析(fēnxī)，测定中生代及其以前的岩浆岩、 变质岩、沉积岩的沉积岩年龄、变质年龄、热事件年龄。
地球化学数据处理培训讲解
3．分析测试产生误差
1）分析方法本身的原因，即分析的精度和灵敏度； 2）分析测试人员因操作的原因而产生误差； 3）所用器具清洗不净产生误差； 4）仪器设备的精密度和分析结果的再现性达不到有关要求
而产生误差； 5）化学试剂达不到分析要求或试剂选取不当产生误差； 6）标准达不到要求产生误差； 7）分析测试环境产生误差。
一、基本概念
▲检出限 某一分析方法或分析仪器能可靠测试出样品中某一元素的 最小质量。
▲灵敏度（检出下限） 一定条件下，某一分析方法能可靠测出的相对最低含量。
▲地球化学标样
2、元素异常浓度特征
异常浓度特征是指形成异常的指标在异常区域范围内的数值特征， 主要包括异常下限、异常特征值、异常强度、异常衬度、富集系数、 异常浓度分带等特征参数。 ▲异常下限
i 1
1、基本概念
▲极值与方差
（1）数据的极小值与极大值
极小值 A ＝ min {x1，x2，…，xn}
极大值 B ＝ max{x1，x2，…，xn}
（2）方差、标准差
s2 ＝
n
1
1
[（x1-
x
）2
+
（x2- x ）2 +…+
（xn- x ）2 ]
=
1 n 1
n
( xi
i 1
2
x)
4．变异系数
Mean = .21
0
N = 168.00
.13 .19 .25 .31 .38 .44 .50 .56 .63 .69
CD
CR
50 40 30 20 10 0
CR
140.0 130.0 120.0 110.0 100.0
90.0 80.0 70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0
地球化学普查方法
1、实际材料图 2、野外采样小结 ⑴目的任务、工作概况、完成工作量 ⑵工作方法 ⑶质量评述（附质量表） ⑷结论
三、工作方法
（五）样品分析测试
1、实验室样品加工和制备
样品编码 以50个样品为一分析批次，在每一分析批次中插入4个不同含量的监控样，约每 400-500个样品插入一次国家一级标样（12个），然后进入计算机，打印出分 析号与送样号的对照表以供样品管理人员在管理样品、填写汇总表等准备工作 中使用，样品随后由样品管理人员下达至碎矿间进行无污染碎矿。 样品加工 化探样品在加工前均在60°C以下充分烘干。在大批量样品加工前，先对水系土壤 样品和岩石样分别进行玛瑙球数量、球磨时间的最佳条件试验，以其样品粒度 就能满足1∶5万区域地球化学调查的要求为原则。要求细磨加工后样品粒度达 到-0.074mm(-200目)占90%以上。 样品管理 样品碎完后，由样品管理人员对每批样品的加工粒度是否达到规定要求进行检查， 检查合格后，按规定插入指定的监控样及国家一级标样，同时依照密码编号分 出内检样，交质量管理人员下达分析任务。
500 ×250~100(8~20) 250 ×100~50(40~80) 100点距（m） 方格(样/km2） (样/km2）
1:50000 1:25000 500 ×200(10) 250 ×100(40) 100 ×50(200) 500 ×500(4) 250 ×250(16) 100 ×100(100)
详查
1:10000
1:5000
50×25(800)
50 ×50(400)
50 ×25~10(800~2000)
二、设计编写
（三）布样 6、土壤测量布样
土壤测量工作比例尺与测网密度
工作 阶段 普查 详查 比例尺 1:50000 1:25000 1:10000 1:5000 1:2000 矩形网 线距×点距（m） 500 ×100~250 250 ×50~100 100 ×20~50 50 ×10~25 20 ×5~10 正方形网 点、线距（m） 250~500 125~250 50~100 25~50 4~20 16~80 100~500 点/ km2
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地球化学数据处理与图件编制方法流程编写人:刘红杰QQ:498236930内蒙古第三地质矿产勘查开发院一、指导思想成矿地质背景地球化学研究就是从地球化学特征出发，借助已建立的地球化学信息提取技术，充分利用地球化学调查所获得的海量数据信息，提取有关反应成矿地质背景条件的地球化学信息，并编制相应地球化学图及相应的推断解释图件，为资源潜力评价有关成矿地质背景的研究提供地球化学支撑。
二、工作内容（一）基础图件成矿地质背景条件的地球化学信息提取首先是要编制有关基础地球化学图件。
主要有：1. 39种元素（化合物）地球化学图2. 地球化学组合异常图3. 地球化学综合异常图（二）解释推断图件地球化学解释推断图件，内容包括：1. 地球化学推断解译地质图2. 地球化学找矿预测图三、工作方法（一）数据校正处理由于区域地球化学数据受地理景观、采样介质、分析手段的影响，不可避免的产生明显的系统误差，尤其是涉及到区域性的化探数据，这种误差更为突出。
因此，在各省进行数据处理与专题地球化学图编制之前，有必要分别对各元素进行系统误差的处理，以便能更好地反映地质现象和矿产信息。
误差处理主要针对图幅间（包括分析批次）明显的系统分析误差（必须处理）和地质景观环境差异影响解释的效果（根据解释的需要确定）。
1. 系统误差特征及处理原则（1）分析误差源，所展示的数据误差与周边数据值具有明显的台阶状。
（2）数据误差在空间上具有区域性特点，区域、图幅或分析批次。
（3）在数据值的分布上，掩盖了地球化学特征和地质特征展布的延续性和规律性。
（4）在数据处理方法上，尽可能地选择线性校正，通过简单的计算可以复原数据。
2. 系统误差处理步骤（1）按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图，分级方法采用累计频率方式。
（2）通过校正图示窗浏览原始数据全图，确定具有明显的数据台阶区域，区域的确定原则是由区域－＞图幅－＞批次；采用图形编辑工具，在图上直接圈定要处理的区域（用面的方式表示）。
（3）确定局部图幅和分析批次范围产生的系统误差，校正单元由系统提供的工具直接在显示窗中勾绘，确定完所有需要校正单元，各校正单元的ID需设定为唯一。
（4）建立校正单元与处理数据表空间位置索引关系。
（5）确定各单元的校正值或校正系数，主要方法是与单元周边数据进行对比分析，部分规律性较复杂的单元可以通过统计规律确定，同时还需考虑地球化学分布的整体空间分布趋势和地质背景；计算方法推荐采用：V ai=A V i+B其中：V ai为校正点校正后数据，A为校正系数，V i为校正点原始数据，B 校正常数。
A与B值的确定参照校正单元周边数据单元（正常的数据单元）确定，可以由经验判断，也可通过统计规律确定。
（6）数据校正，可采用SQL语言操作模式或应用软件系统提供的专用工具，按确定的校正值对各校正单元逐一进行计算。
元。
（5）单元校正计算，以基准单元为基础，应用归一化方法调整其他单元的数据值。
计算方法推荐采用：V aij=V ij×(V j/V r)其中V aij为第j个单元的第i个数据校正结果值，V ij为第j个单元的第i个原始数据，V j为第j个单元的平均值，V r基准单元的平均值。
V j和V r也可分别换为计算单元和基准单元的中位数。
（6）（7）利用校正计算结果重新生成符号分级图。
（8）观察全图，对部分校正结果不理想的单元，可通过上述步骤，对单元和校正值进行调整，并重新计算，直到校正数据和成图效果符合全局规律为止。
3. 地质与景观区域校正步骤（1）确定校正单元，选择地质单元（根据解释的需要，原则上可划分到系或组）或景观单元图层，编制单元唯一编码(ID)。
（2）建立校正单元图层与处理数据表空间位置索引关系。
（3）按单元统计计算数据特征值，主要应包括如下项：数据点数，最大值、最小值、平均值、中位数、几何均值，方差，累频分段值（25%、75%、85%、95%可选项）。
当各单元数据离散程度较高，尤其是突变点影响较大时，统计中应进行异点剔除处理，采用剔除方法：Vs+2.5×Dev，其中Vs为单元平均值，Dev单元标准差。
（4）确定基准单元，根据解释或综合异常编图的需要，选择一个单元作为校正的基准单利用校正后的数据制作符号分级图，（7）观察全图，对部分校正结果不理想的单元，可通过上述步骤，调整校正参数，并重新计算。
（二）坐标投影变换空间坐标转换是区域地球化学数据库建立和数据处理分析及编图重要环节。
各省应参考成图范围、成图比例尺及数据模型规范中《空间坐标系统及其参数规定分册》的相关规定选择投影坐标系统。
各投影模型椭球参数建议采用西安80/IUUG 1975坐标系(即长半轴：6378140米，短半轴：6356755.3041米)。
所收集的各类数据和基础图件（底图）均应按上述转换后，方能进行数据处理分析与编图。
转换方式分为表数据转换和图形数据转换，表数据转换可直接通过操作纵横坐标项（如经度、纬度）应用数字计算方法进行，图形数据的坐标转换需要借助于图形处理或GIS软件。
基本方法包括：（1）确定数据源空间坐标类型，收集投影参数（如中央经线、标准纬线，参考零纬线，椭球参数等）。
（2）确定转换的空间坐标类型及投影参数。
（3）对于表数据转换需要正确地选定横坐标与纵坐标数据项（或字段），建议转换后的坐标保存到新的字段中。
（4）注意原坐标和转换后的坐标单位推荐软件：GeoExpl，MapGIS（三）数据网格化离散数据网格化处理是空间数据插值的一种，即把无规则分布的空间数据内插为规则分布的空间数据集。
网格数据是编制地球化学图件的重要数据源。
网格化处理一般包括这样几个过程：①空间几何属性的确定；②插值方法（模型）的选择；③空间数据的探索分析，包括对数据的均值、方差、协方差、独立性和变异函数的估计等；④插值方法评价；⑤重新选择内插方法，直到合理。
网格化数据处理中要确定主要参数包括：1. 网格距：根据采样密度确定,一般网格距应与采样密度一致；2. 数据搜索半径：一般选择网格距的2.5倍；3. 数据计算模式：最近点或距离指数加权；参数数据的选择可根据不同研究目的改变。
推荐软件系统：GeoExpl, Surfer（四）基础图件编制1. 单元素地球化学图编图要素（1）简化地理图（以素图的方式表示）；（2）地质矿产简化图（以素图的方式表示）；（3）单元素按含量高低分级，建议采用累频分级方式，分19级，分级频率：0.5-1.2-2-3-4.5-8-15-25-40-60-75-85-92-95.5-97-98-98.8-99.5-100。
分级色阶选取：以冷色调（兰色）作为低值区，随着数据增大，颜色变暖，由兰－绿－黄－红－深红。
各省可根据本省元素地球化学特征和推断解释的需要作适当调整。
推荐软件系统：GeoExpl，Surfer图件样例：图一单元素地球化学图样式1422. 组合异常图编图要素（1）简化地理图（以素图的方式表示）；（2）地质矿产简化图（以素图的方式表示）；（3）元素按统计规律确定异常下限，分为外、中、内级，分别按累频的85-95.5-98划分。
一张图上可选择3-5 个元素，以异常下限为基准，可划分2-3条浓度带，每种元素通过不同颜色区别。
也可采用采用39种元素参与的主因子分析方法得到的因子得分图作为组合异常图。
3．因子分析及因子得分图（1）因子分析利用元素原始数据集对元素进行因子分析，取特征根较大且累计贡献率达80%～85%以上的前若干因子选做主要因子。
对选定前若干因子模型做最大方差旋转，确定主因子模型。
推荐软件系统：GeoExpl，SPSS，SASGeoExpl软件应用示范：在GeoExpl软件的“数据处理分析”模块中，选择“多元分析”—＞“因子分析”功能（如图二）。
在多元素数据表中，选择分析元素（不少于3个，可根据研究目的选择元素组合。
不要选择元素以外的变量，如坐标、ID等），设定好横、纵坐标，点击“特征值输入”设置分析结果的保存位置，最后点击“因子分析”，系统将自动计算因子元素特征值，即元素特征根和特征根百分比。
运算完成后将弹出“确定因子个数”的窗口，推荐按特征根累计百分比大于80%的个数输入（如图三）。
图二因子分析模块图三确定因子个数确定后软件将自动进行因子分析处理计算，计算结果将输出相关矩阵、特征根、特征向量、初始因子矩阵和旋转因子（载荷）矩阵，以及初始因子得分和旋转因子得分表。
（旋转因子与初始因子的差别主要在于旋转因子使复杂的矩阵变得更简单，分组更明显，易于地质解释，因此一般采用旋转因子的结果进行解释分析）。
分析结果将保存为ftr文件，该文件可以用记事本等文本工具直接打开（如图四）。
图四因子分析参数结果将“旋转因子矩阵”导入Excel表中得到更为直观的结果（如图五）。
图五旋转因子矩阵利用因子载荷矩阵，确定各因子的组合，一般来说，对应元素因子载荷越大，对这个因子的贡献也越大，并说明包含该元素的信息量越多。
按照载荷值大小对元素排序，一般取载荷绝对值>0.5或>0.6的元素作为该因子元素组合。
（2）编制主因子得分图应用对应每一个数据点的因子得分制作各因子二维空间得分图，以便于进行地质解释。
推荐软件系统：GeoExpl，MapGIS，SPSS，SASGeoExpl软件应用示范：GeoExpl中，进行因子分析后将会自动生成两个数据表，其中，后缀为“_FI”的，是对应每一个数据点的初始因子得分表，后缀为“_FR”的，是对应每一个数据点的旋转因子得分表（如图六）。
图六因子得分表可利用旋转因子得分表进行离散数据网格化后编制等值区图（如图七），以得到各主因子的因子得分图，作为组合异常图（如图八），该异常图的元素组合即是各因子中载荷较高的元素组合。
图七因子得分表数据网格化4. 综合异常图编图要素（1）简化地理图（以素图的方式表示）；（2）地质矿产简化图；（3）按多元素的综合方法确定综合异常。
综合异常图是通过应用数据处理结果（如多元素叠加、空间分析）和对多元素异常综合解释按照相关规则圈定的综合性图件。
综合地球化学异常图是圈定预测区的基础。
可以根据不同的组合方式，构成不同表达形式的综合异常图（图九）。
·多元素异常空间逻辑与的叠加，确定异常元素的异常下限，按元素最大空间范围圈定异常。
·多元素异常空间逻辑和的叠加，确定异常元素的异常下限，按元素交积圈定异常。
·累加、累乘元素组合叠加，根据元素的组合关系，按累加累乘的结果，圈定异常，异常的表达方式可以参考单元素异常的表示方法。
图八因子得分图148图九综合异常图149·多元素归一（标准化）加权叠加，选择相关元素分别进行归一化处理，根据元素的主次关系，分别赋以权重计算。
·多元统计分析处理综合，应用多元统计数据处理方法，如因子分析的因子得分，二维聚类分析的分类值，表达方式可以根据不同的处理方法和要突出的地质矿产特征，参考组合异常图的表达方式。